Sensor Scheduling in Intrusion Detection Games with Uncertain Payoffs
本研究针对入侵检测中的传感器调度问题，提出分布式加权多数算法和在线学习方法，分别处理已知与未知收益场景，高效计算纳什均衡策略并实现阶最优遗憾界。
2025-04-20 cs.GT cs.SY eess.SY
Characterization of Incentive Compatibility of an Ex-Ante Constrained Player
我们考虑一个变种的标准贝叶斯机制，玩家评估他们的结果和约束条件在事前的方式。这样的模型捕捉了现代在线广告的主要形式，其中广告商关注她/他在一段时间内的预期效用，并且她/他的类型可能随时间而改变。我们感兴趣的激励相容性（IC）问题，这样的贝叶斯机制。在非常温和的条件下的机制环境中，我们通过税收原则和显示，也许令人惊讶的是，这样的IC机制的充分特征在于所谓的自动投标机制，这是普遍部署在网络广告行业的IC的充分表征。
2022-02-27 cs.GT
Copula-based Randomized Mechanisms for Truthful Scheduling on Two Unrelated Machines
我们设计了一个基于Copula的通用随机真实机制，用于两台不相关机器上的调度，近似比在$[1.5852, 1.58606]$内，为两台机器的情况提供了一个改进的上界。此外，我们为两台机器两个任务的情况提供了一个上限1.5067711，鉴于无标度真实机制的下限1.506，这几乎是紧的[4]。独立的利益是明确纳入Copula的概念，在设计和分析所提出的近似算法。我们希望像这样的技术也能被证明对解决未来的其他问题有用。
2013-06-17 cs.GT
Knightian Analysis of the VCG Mechanism in Unrestricted Combinatorial Auctions
我们考虑的拍卖中，球员有非常有限的知识，他们自己的估值。具体地说，一个博弈者$i$所拥有的关于真实估值的信息$θ^*$由一组分布组成，其中$θ_i^*$是从其中一个分布中得出的。VCG机制保证了非常高的社会福利在单一和多好的拍卖，只要Boghtian球员不选择的策略，是劣势的。然而，我们证明了这样的Boghtian球员，VCG机制保证非常差的社会福利在不受限制的组合拍卖。
2014-03-25 cs.GT
Playing on a Level Field: Sincere and Sophisticated Players in the Boston Mechanism with a Coarse Priority Structure
谁会从一个可操纵的择校机制中获益，谁会因此而受损？研究结果的真诚和复杂的学生下的可操纵的波士顿机制相比，战略证明延期接受，我们提供了强大的“任何事情”定理的大型随机市场粗优先级结构。也就是说，有许多真诚而老练的学生更喜欢波士顿机制而不是延期录取，反之亦然。有些人甚至可以从真诚中受益（如果也被认为是这样）。我们的研究结果调和以前的理论和已知的实证结果之间的定性差异。最后，我们通过研究市场力量，可以影响这些机制之间的选择。
2020-06-09 cs.GT
Double-Sided Markets with Strategic Multi-dimensional Players
我们考虑的市场机制是双边的，至少在一边有多维战略空间的参与者。市场参与者具有战略性，并采取行动优化自己的效用。另一方面，机制设计者旨在优化社会目标，即，贸易的收益。我们专注于这种设置的一个例子，其动机是可预见的未来形式的在线广告。在线广告目前支持一些最重要的互联网服务，包括：搜索，社交媒体和用户生成的内容网站。为了克服隐私问题，有人建议通过信息经纪人将用户信息市场引入在线广告生态系统。这样的市场让用户可以控制哪些数据在在线广告交换中共享。我们描述了一个模型，为上述可预见的未来形式的在线广告，并设计了两种机制，这个模型的交流：一个确定性的机制，这是相关的大量文献的机制设计，通过贸易减少，并允许玩家与多维的战略空间，和一个随机机制，可以处理一个更一般的版本的模型。
2016-11-14 cs.GT
Information Elicitation for Bayesian Auctions
在本文中，我们设计了贝叶斯拍卖的信息获取机制。在贝叶斯机制设计中，参与者的私有类型分布通常被假设为公知，而信息获取则考虑参与者比决策者更了解私有类型分布的情况。为了削弱贝叶斯拍卖中的信息假设，我们考虑了一个信息结构中的分布的知识是任意分散的球员。在这样一个非结构化的信息设置，我们设计的机制，单位需求拍卖和添加剂拍卖，聚合玩家的知识，产生的收入是恒定的近似最优贝叶斯机制与一个共同的先验。我们的机制是两步显性策略真实的，收入随着玩家集体拥有的知识量而优雅地增加。
2018-06-26 cs.GT
Universally truthful mechanisms for scheduling
School of Informatics, Aristotle University of Thessaloniki（阿波罗尼奥斯大学信息学院）；Archimedes, Athena Research Center（阿基米德，雅典研究中心）；Department of Computer Science, University of Oxford（牛津大学计算机科学系）；Institute of Computer Science, Goethe University Frankfurt（法兰克福歌德大学计算机科学研究所）
本文研究在不相干机器上调度作业的通用真实随机机制，证明离散支撑下近似比下界为 n/12-o(n)，并给出 n/2+o(n) 的匹配机制。
2026-09-14 cs.GT
Truthful Mechanisms for Agents that Value Privacy
最近的工作已经构建了既真实又有差异的私人经济机制。在这些机制中，隐私与真实性被分开处理;它不被纳入玩家的效用函数中（在某些情况下，这样做会导致不真实性）。在这项工作中，我们提出了一个新的，一般的方式来模拟隐私的球员的效用函数。具体地，我们仅假设如果结果$o$具有玩家$i$的任何报告将以大致相同的概率导致$o$的属性，则$o$对玩家$i$具有小的隐私成本。我们给出了三种机制，是真实的隐私建模：两个候选人之间的选举，一个离散版本的设施选址问题，和一般的社会选择问题与离散的效用（通过VCG-样的机制）。随着参与者$n$数量的增加，我们的机制实现的社会福利接近最优（作为$n$的一部分）。
2012-11-13 cs.GT
The Cost of Sybils, Credible Commitments, and False-Name Proof Mechanisms
本文研究在可变身份创建成本下的假名防伪机制，将标准博弈扩展为女巫博弈，刻画了一类达到效率上限的占优女巫防伪奖励分享机制，并分析了智能体可信承诺对机制防伪性的破坏。
2023-06-29 cs.GT
On Truthful Mechanisms for Maximin Share Allocations
本文研究了一类不可分项的公平分配问题，即最大最小份额分配的计算问题。给定一组$n$参与者，单个参与者的最大最小份额是她能保证给自己的最好份额，如果她以她喜欢的任何方式将项目划分为$n$包，然后接收她最不想要的包。然后目标是找到一个分配，使每个玩家都能保证她的最大份额。以前的工作主要是研究这个问题的算法，提供常数因子近似算法。在这项工作中，我们走上了机制设计的方法和调查的真实机制的存在。我们提出了三个模型的信息，该机制试图从球员，基数和序数表示的偏好的基础上引出。我们建立积极的和消极的（不可能）的结果，为每个模型，并强调了真实性的问题的近似性所施加的限制。最后，我们特别注意两个玩家的情况，这已经导致了具有挑战性的问题。
2016-05-13 cs.GT
Mechanism Design with Moral Bidders
行为经济学和心理学中关于说谎的文献迅速增长，表明即使说谎使其效用最大化，个体也通常不会说谎。在这项工作中，我们试图将这些发现纳入机制设计的理论。我们考虑的是那些偏好说真话的参与者，只有当他们从撒谎中获得的利益远远大于其他人的损失时，他们才会撒谎。为了适应这样的球员，我们引入了$α$ -道德机制，其中一个球员从误报他的真实价值的收益相比，说实话，最多是$α$倍的损失，其他人由于误报。我们开发了一个理论的道德机制，在规范设置的单一项目拍卖。我们确定的相似性和差异的真实机制的标准理论。特别是，我们表明，分配函数并不唯一地确定的付款，是不可能承认一个简单的特征。与此相反，回想一下，单调性是真实机制的分配功能的特征。我们的主要技术工作是投资于确定拍卖是否可以利用玩家的实话实说的偏好，以提取更多的收入相比，真实的机制。我们表明，当参与者的价值相关时，即使只有两个参与者，拍卖师也可以获得更多的收入。然而，我们发现，真实的机制是收入最大化，即使在道德的球员的价值是独立的，从某些相同的分布。作为一个副产品，我们得到了另一种证明迈尔森的特点，在我们考虑的设置。我们充实了这种方法，提供了另一种证明迈尔森的特征，不涉及道德机制时，价值观是独立的定期分配。
2021-11-20 cs.GT
The VCG Mechanism for Bayesian Scheduling
我们研究的问题调度$m$任务的$n$自私，无关的机器，以尽量减少完工时间，其中的执行时间是独立的随机变量，跨机器相同。我们表明，VCG机制，近视分配每个任务，其最好的机器，实现了近似比$O\left(\frac{\ln n}{\ln \ln n}\right)$。这显著改善了先前已知的先验独立机制的$O\left(\frac{m}{n}\right)$界限，由Chawla等人[STOC'13]在单调风险率（MHR）分布的附加假设下给出。虽然我们证明了这是一般紧，如果我们保持MHR假设，那么我们得到改进，（小）恒定的界限$m\geq n\ln n$ i.i.d.任务，同时我们也确定了一个充分条件的分布，产生一个恒定的近似比，无论任务的数量。
2017-03-29 cs.GT
Efficient coordination mechanisms for unrelated machine scheduling
我们提出了新的协调机制调度自私的作业$m$无关的机器。协调机制旨在通过在每台机器上定义局部调度策略来减轻作业自私性对调度效率的影响。调度策略诱导了工件之间的博弈，每个工件都希望在机器上调度，使得在给定其他工件的任务分配情况下，其完成时间最小。我们认为所有工件的最大完工时间作为进度计划效率的度量。协调机制的近似比量化了诱导博弈的纯纳什均衡（无政府状态的无政府代价）的效率。我们的机制是确定性的，本地的，先发制人的。我们的第一个协调机制具有近似比$Θ(\log m)$，并保证诱导博弈具有纯纳什均衡。该结果改进了由于Azar、Jain和Mirrokni而导致的$O(\log^2 m)$的界，并且根据作业的不同ID使用作业的全局排序。我们的第二种机制处理匿名工作，并有近似比$O(\frac{\log m}{\log \log m})$，虽然游戏诱导不是一个潜在的游戏，因此，存在纯纳什均衡是不保证潜在的功能参数。然而，它提供的证据表明，非抢占式协调机制的已知下限可以使用抢占式调度策略击败。我们的第三个协调机制也处理匿名作业，并具有很好的成本揭示潜在功能。我们使用这个势函数来证明平衡点的存在性，并通过$O(\log^2m)$给出诱导博弈的无政府代价的上限。我们的第三个协调机制是第一个处理匿名工作，同时保证诱导博弈是一个潜在的游戏，并有界的无政府无政府代价。
2011-07-09 cs.GT
Truthful Allocation Mechanisms Without Payments: Characterization and Implications on Fairness
研究了在不进行货币转移的情况下分配一组不可分割物品的机制设计问题。尽管关于这个标准模型有大量的文献，但仍然不清楚真实的机制是什么样子的。我们专注于两个球员的情况下，添加剂的估值功能，我们的目的是双重的。首先，我们的主要结果提供了一个完整的表征的真实机制，分配所有的项目的球员。我们的表征揭示了一个有趣的结构，所有真实的机制，表明它们可以被分解为两个组成部分：一个选择部分，玩家选择他们最好的子集之间的预先指定的选择确定的机制，和交换部分，玩家提供的机会，交换某些子集，如果它是有利的。在剩下的文件中，我们应用我们的主要结果，并得出几个后果的公平性保证机制的设计。我们考虑各种公平的概念，（指示性地，最大化份额保证和羡慕自由到一个项目），并提供严格的界限，他们的近似性。我们的工作解决了这一议程中的一些悬而未决的问题，最后我们讨论了可能扩展到更多参与者的问题。
2017-05-30 cs.GT
Revenue Maximization Mechanisms for an Uninformed Mediator with Communication Abilities
本文研究可信中介通过多轮私密沟通影响买卖双方交易时的收入最大化机制设计，给出激励相容归约、闭式阈值最优解及熨平扩展。
2024-10-28 cs.GT
Strategyproof Scheduling with Predictions
\citet{NR99}在其开创性的论文中研究了在不相关的机器上调度作业以最小化完工时间为目标的防策略机制的设计问题。他们提供了一种防策略机制，实现了一个$n$ -近似，他们大胆推测，这是任何确定性防策略调度机制可实现的最佳近似。经过二十多年的努力，$n$仍然是最知名的近似和最近的工作\citet{CKK21}已经能够证明$Ω(\sqrt{n})$近似下界的所有确定性strategyproof机制。然而，这种强烈的负面结果在很大程度上取决于使用最坏情况分析评估这些机制的性能。为了克服这种过于悲观，而且往往没有信息的最坏情况下的界限，最近的一系列工作都集中在“学习增强框架”上，其目标是利用机器学习的预测来获得改进的近似，当这些预测准确时（一致性），同时即使预测是任意错误的（鲁棒性），也能实现接近最佳的最坏情况近似。本文利用学习增强框架研究了经典的策略调度问题~ \citet{NR99}，给出了一个确定性的多项式时间策略证明机制，该机制是$6$ -一致的，并且具有$2n$ -鲁棒性.因此，我们实现了“两全其美”：一个$O(1)$的一致性和$O(n)$的鲁棒性，渐近匹配最知名的近似。然后，我们扩展这一结果，以提供更一般的最坏情况下的近似保证作为预测误差的函数。最后，我们补充我们的积极结果表明，任何$1$一致的确定性strategyproof机制具有无限的鲁棒性。
2022-09-08 cs.GT
An almost ideal coordination mechanism for unrelated machine scheduling
协调机制的目的是减轻自私的影响时，调度作业到不同的机器。这种机制在每台机器内定义了一个调度策略，自然会引起自私的作业所有者之间的博弈。协调机制的理想属性包括其定义的简单性和诱导博弈结果的效率。我们提出了一个广泛的类无关的机器调度的协调机制是简单的定义，我们确定其成员（机制\Dcoord），优于所有已知的机制之一。\Dcoord \诱导出具有对数无政府代价的无政府状态和只有常数代价的稳定性的潜在博弈。这两个边界几乎都是最优的。
2016-05-16 cs.DM cs.GT
Strictly Proper Mechanisms with Cooperating Players
Stanford University（斯坦福大学）
预测市场提供了一种有效的手段来评估预测者的不确定数量。传统的和竞争性的严格适当的评分规则已被证明可以激励玩家提供真实的概率预测。然而，我们表明，当这些玩家可以合作时，这些机制反而会阻止他们报告他们真正相信的东西。当不同信念的参与者能够合作并形成联盟时，这些机制允许套利，并且有一份报告将永远支付联盟成员比他们真实预测更多的钱。如果联盟是由一个中间人创建的，比如一个门户网站，那么中间人就可以保证盈利。
2012-02-14 cs.AI cs.GT
Combinatorial Cost Sharing
我们介绍了一个组合的成本分摊问题的变体：几个服务可以提供给每个玩家和每个玩家的价值不同的服务组合。一个公知的成本函数指定了提供每种可能的服务组合的成本。组合成本分担机制是一种协议，它决定每个参与者以什么价格获得哪些服务。我们寻找的主导战略机制是（经济上）有效的，并涵盖成本，理想情况下没有过度收费（即，预算平衡）。请注意，与标准成本分摊设置不同，组合成本分摊是一个多参数域。这使得设计具有良好保证的主导策略机制成为一项具有挑战性的任务。我们提出了潜在的机制-VCG机制和合作博弈理论的一个著名工具的组合：哈特和马斯-科莱尔的潜在功能。潜在机制是一种占主导地位的战略机制，它总是覆盖所发生的成本。当成本函数是次加性时，相同的机制也近似有效。我们的主要技术贡献表明，当成本函数是submodular的潜在机制是大约预算平衡在三个设置：supermodular估值，对称成本函数和一般对称估值，和两个球员一般估值。
2017-04-27 cs.GT
Average-case Approximation Ratio of Scheduling without Payments
除了继承经济学和博弈论的原理和方法外，数学机制设计的研究通常采用理论计算机科学的最坏情况分析和近似方案。例如，近似比，这是一个规范的措施，评估如何以及激励兼容的机制近似优化的目标，定义在最坏的情况下的意义。它将最优机制的性能与真实机制的性能进行比较，对于所有可能的输入。在本文中，我们采取平均情况分析的方法，并解决了一个主要的激励问题，在机械机制设计-调度问题[Nisan和Ronen 1999]。[Koutsoupias 2014]研究了该问题的一个版本，其中包括验证组件。结果表明，该问题有一个严格的逼近比界为（n+1）/2的单任务设置，其中n是机器的数量。然而，我们表明，当机器执行任务的成本遵循任何独立和相同的分布时，[Koutsoupias 2014]中给出的机制的平均情况近似比的上限是一个常数。这个正结果渐近地将平均情况比率与最坏情况比率分开，并且表明该问题的最优机制实际上平均工作良好，尽管在最坏情况下该机制的期望成本是最优成本的Theta（n）倍。
2017-12-13 cs.GT
A Unified Mechanism Design Framework for Networked Systems
机制，如拍卖和定价方案被用来设计战略（非合作）游戏的网络系统。虽然参与的玩家是自私的，但这些机制确保了游戏结果在全局标准（例如最大化社会福利函数）、偏好兼容和策略防护方面是最优的，即玩家没有理由欺骗设计者。机制设计者通过向参与者引入特定的规则和激励来实现这些目标;在这种情况下，通过将资源价格添加到他们的效用中。在基于拍卖的机制中，机制设计者除了设定价格之外，还根据参与者的出价明确地分配资源。另外，定价机制只能通过向参与者收取他们所使用的资源的费用来实现全球目标。在任一设置中，由效用函数表示的玩家偏好可以耦合或解耦，即它们分别取决于其他玩家的动作或仅取决于玩家自己的动作。通过无线和有线网络的多个资源分配问题的例子说明了统一的框架和它的信息结构。
2010-09-02 cs.GT cs.NI
Bayesian Truthful Mechanisms for Job Scheduling from Bi-criterion Approximation Algorithms
我们提供了多项式时间近似最优贝叶斯机制的最大完工时间最小化无关的机器，以及最大-最小公平分配不可分割的货物，分别与近似因子$2$和$\min\{m-k+1, \tilde{O}(\sqrt{k})\}$，匹配的近似比最知名的多项式时间\emph{algorithms}（最大-最小公平性，后一个要求是真实的货物数量的某些比率$m$的人$k$）。我们的机制是通过建立一个多项式时间近似敏感的减少，从设计近似最佳的{ \em机制}为一些任意的目标${\cal O}$的问题，设计双准则近似{ \em算法}为同一目标${\cal O}$加上一个线性分配成本项。我们的减少本身是通过扩展著名的“分离和优化的等价性”[GLSS 81，KP 80]来实现的，以适应双准则近似。此外，应用减少到特定的问题的最大完工时间和最大-最小公平性，我们开发多项式时间的双准则近似算法的最大完工时间最小化成本和最大-最小公平性的成本，适应的算法[ST 93]，[BD 05]和[AS 07]的双准则近似的类型，是所需的减少。
2014-05-23 cs.GT
Implementing the Lexicographic Maxmin Bargaining Solution
已经有很多工作展示机制，实现各种谈判解决方案，特别是Kalai-Smorodinsky解决方案\cite{moulin1984implementing}和纳什谈判解决方案。另一个众所周知的公理化的研究解决方案是字典最大最小的解决方案。然而，没有已知的执行机制。为了填补这一空白，我们构建了一个机制，实现字典最大最小的解决方案作为唯一的子博弈完美均衡的结果，在n-玩家设置。作为标准的实施讨价还价的解决方案的文献中，我们使用的假设，任何球员可以抓住整个盈余。我们的机制由一个二叉博弈树组成，每个节点对应一个子博弈，允许玩家在两个结果之间进行选择。我们表征新的组合性质的字典最大最小的解决方案，这是至关重要的设计，我们的机制。
2018-10-02 cs.GT
Multidimensional Budget-Feasible Mechanism Design
本文研究多维预算可行机制设计，提出新的基准指标并设计机制，实现对XOS估值的常数因子近似保证。
2026-03-23 cs.GT
Coordination Mechanisms with Rank-Based Utilities
本文研究基于排名效用的协调机制在任务调度博弈中的影响，证明纯纳什均衡判定问题NP完全，并给出均衡效率的紧界。
2025-02-10 cs.GT
Asymptotic Existence of Fair Divisions for Groups
公平分配资源的问题在许多实际情况下都会出现，因此是经济学研究的一个重要课题。在本文中，我们研究了在每个利益相关方都有多个参与者的情况下，无嫉妒的部门。虽然团队中的所有玩家共享相同的资源，但每个玩家都有自己的偏好。根据随机抽取的概率分布的加性估值，我们表明，当所有组包含相同数量的球员，福利最大化的分配很可能是羡慕免费的，如果项目的数量超过玩家的总数的对数因子。另一方面，如果物品的数量少于玩家的总数，则不太可能存在无嫉妒的分配。此外，我们表明，一个简单的真实的机制，即随机分配机制，产生一个分配，满足较弱的概念近似无嫉妒的概率很高。
2017-07-15 cs.GT
Inducing Approximately Optimal Flow Using Truthful Mediators
我们从机制设计的角度重新审视了一个经典的协调问题：在一个具有自私参与者的网络拥塞博弈中，如何协调一个社会福利最大化的流量？经典的方法，计算通行费作为已知需求的函数，失败时的需求是未知的机制设计者，天真地引出他们不一定会产生一个真实的机制。相反，我们引入了一个弱中介，可以提供建议的路线，球员和设置收费作为报告的需求的函数。然而，玩家可以选择忽略或误报他们的类型。使用技术从差分隐私，我们展示了如何设计一个弱调解人，使它是一个渐近事后纳什均衡的所有球员如实报告自己的类型的调解人，并忠实地按照其建议，当他们这样做，他们最终发挥了近最优流。值得注意的是，我们的解决方案适用于不完整信息的设置，即使在没有先验分布的球员类型。在此过程中，我们开发了新的技术，私下解决凸规划，这可能是独立的利益。
2015-05-08 cs.GT
An Efficient and Sybil Attack Resistant Voting Mechanism
本文针对去中心化决策中的女巫攻击问题，基于贝叶斯机制设计提出一种通过财富存款和结果相关转移支付实现的投票机制，并证明其在参与者风险中性且拥有私人信息时同时满足抗女巫攻击性与高效性。
2024-07-01 cs.GT econ.TH
Near-Optimal and Robust Mechanism Design for Covering Problems with Correlated Players
我们考虑的问题，设计激励兼容的，事后个别合理的（IR）机制，覆盖问题的贝叶斯设置，玩家的类型是从一个潜在的分布，并可能是相关的，目标是尽量减少预期的总支付的机制。我们制定了一个概念的激励相容性（IC），我们称之为{ \em支持为基础的IC}，这是大大超过贝叶斯IC的鲁棒性，并开发黑盒减少支持为基础的IC机制设计算法设计。对于单维设置，即使我们对于算法问题只有LP相对{ \em近似算法}，这种黑盒简化也适用。因此，我们获得了各种覆盖设置，包括单维覆盖问题，多项目采购拍卖，和多维设施的位置接近最优的机制。
2016-09-29 cs.DS cs.GT
Prompt Scheduling for Selfish Agents
我们给出了一个即时在线机制，以最小化[加权]完成时间的总和。这是第一个提示在线算法的问题。当这些工作是战略代理人时，延迟调度决策就没有什么意义了。此外，该机制有一个特别简单的匿名选项菜单形式。
2018-04-09 cs.DS cs.GT
Amplified Hardness of Approximation for VCG-Based Mechanisms
如果两个玩家的社会福利最大化问题不承认PTAS，我们证明，任何最大范围内的真实机制，运行在多项式时间不能达到一个近似因子优于1/2。此外，对于同一问题的k人版本，在相同的两人难度假设下，近似的难度提高到1/k。(We注意，1/k可通过平凡的确定性范围内最大值机制来实现。这个硬度的结果不仅包括确定性的最大范围内的机制，但也普遍真实的随机最大范围内的算法，以及一类严格的更强大的真实的期望随机机制最近介绍了Dobzinski和Dughmi。我们的结果适用于任何一类的赋值函数，满足一些极小闭包性质。这些性质都满足所有研究得很好的APX-硬社会福利最大化问题的估值函数，如覆盖，次模，次加估值。我们还证明了普遍真实的最大范围内的机制更强的结果。也就是说，即使对于允许FPTAS的预算加法估值类，也没有这样的机制可以在多项式时间内实现优于1/k的近似因子。
2009-12-18 cs.GT
The Pareto Frontier of Inefficiency in Mechanism Design
在不相关机器调度的原型问题中，研究了机制设计中无政府代价（PoA）和稳定价格（PoS）之间的权衡问题。我们给出了关于上述度量的可行机制空间的界限，并观察到两个基本机制，即第一价格（FP）和第二价格（SP），位于该边界的两个相反的极值上。此外，对于自然类的匿名任务无关的机制，我们完全描述了PoA/PoS帕累托边界，我们设计了一类最佳机制$\mathcal{SP}_α$，正好位于这个边界。特别地，这些机制相对于跨越边界的参数$α\geq 1$在第一价格（$\mathcal{SP}_1$）和第二价格（$\mathcal{SP}_\infty$）机制之间平滑地变化。在这些结果的途中，我们还提供了一个明确的答案，一个重要的问题有关的调度问题，即非真实的机制是否可以提供更好的最大完工时间保证在平衡，相比真实的。通过证明所有调度机制的无政府状态的代价至少是$n$，其中$n$是机器的数量，我们否定地回答了这个问题。
2021-02-24 cs.GT
Fair and Truthful Mechanisms for Dichotomous Valuations
我们考虑的问题，分配一套不可分割的项目的球员与私人偏好在一个有效的和公平的方式。我们专注于具有二分边际的估值，其中任何项目的附加值为0或1，并旨在设计真实的分配机制（没有钱），最大限度地提高福利和公平。对于局中人具有二分边际的子模估值的情况，我们设计了这样一个确定性的真实分配机制。我们的分配机制的输出是洛伦兹支配，因此满足许多期望的公平性，如嫉妒免费的任何项目（EFX），最大化的纳什社会福利（NSW）。然后，我们表明，我们的机制与随机优先级是羡慕免费事前，而所有上述属性事后。此外，我们提出了几个不可能的结果排除了类似的结果，为更大的类XOS估值。为了衡量我们的积极结果的鲁棒性，我们还研究了$ε$ -二分法估值，其中任何项目对集合的附加值要么是非正的，要么在$[1, 1 + ε]$的范围内。我们在此设置中显示了几个不可能的结果，也是一个积极的结果：对于具有加性$ε$ -二分估值的球员，足够小的$ε$，我们设计了一个随机的真实机制，具有很强的事后保证。对于$ρ= \frac{1}{1 + ε}$，它产生的分配至少产生最大福利的$ρ$ -分数，并享受$ρ$ -各种公平属性的近似值，例如在一个项目（EF 1）上没有嫉妒，并至少给予每个参与者她的最大最小份额。
2020-12-24 cs.GT
Truthful Fair Division
我们解决公平分配或切蛋糕的问题，目的是找到真正的机制。在一般的措施空间（“蛋糕”）和非原子的情况下，添加剂的个人偏好措施-或实用程序-我们表明，存在一个真实的“机制”，确保每个玩家的k得到至少1/k的蛋糕。这种机制也最大限度地减少了诚实玩家的风险。此外，在存在至少两个不同的措施的情况下，我们提出了一个不同的真实机制，确保每个球员得到超过1/k的蛋糕。然后，我们将注意力转向具有有限效用和大量商品的不可分割商品的分割。在这里，我们提供了类似的机制，但具有稍微弱的保证。这些保证收敛到那些在非原子的情况下获得的商品的数量达到无穷大。
2010-07-31 cs.GT
Computational Efficiency Requires Simple Taxation
我们刻画了真实机制的通信复杂性。我们的出发点是众所周知的税收原则。税收原则认为，每一个真实的机制都可以解释为：每个参与者都有一个菜单，其中包含每一个捆绑包的价格（价格只取决于其他参与者的估值）。每个玩家都被分配了一个捆绑包，根据这个菜单最大化他的利润。我们定义的税收复杂性的一个真实的机制是对数的最大数量的菜单，可以呈现给玩家。我们的主要发现是，在一般的税收复杂性基本上等于通信复杂性。证明包括两个主要步骤。首先，我们证明了对于足够丰富的域的税收复杂性是最多的通信复杂性。然后，我们表明，税收的复杂性是远远小于通信复杂性只有在“病态”的情况下，并提供了这些极端情况下的正式描述。接下来，我们研究仅通过值查询访问估值的机制。在这种情况下，我们建立菜单复杂性-一个概念，已经在几个不同的上下文中研究-表征的数量的值查询的机制，使在完全相同的方式，税收复杂性的特点通信复杂性。我们的方法产生了几个应用程序，包括加强解决方案的概念，低通信开销，快速计算的价格，和硬度的近似计算效率高的真实机制。
2016-04-07 cs.GT
A New Lower Bound for Deterministic Truthful Scheduling
我们研究的问题，如实调度$m$任务$n$自私无关的机器，在目标的最大完工时间最小化，介绍了在开创性的工作Nisan和Ronen [STOC'99]。如何弥补$[2.618,n]$在确定性真实机制逼近比上的不足是算法机制设计领域的一个著名的公开问题。自Christodoulou等人[SODA'07]和Koutsoupias和Vidali [MFCS'07]分别给出$2.414$（用于$n=3$）和$2.618$（用于$n\to\infty$）的下限以来，我们提供了十多年来的首次此类改进。更具体地说，我们表明，目前最好的下限$2.618$可以实现，即使只是$n=4$机器;对于$n=5$，我们已经得到了第一个改进，即$2.711$ ;并允许机器的数量增长任意大，我们可以得到一个下限$2.755$。
2020-07-07 cs.GT
Exact Regret Frontiers and Externality Scheduling in Centralized Serial-Dictatorship Bandits
University of Bern（伯尔尼大学）；EPFL（洛桑联邦理工学院）
本研究针对集中式串行独裁匹配老虎机，揭示外部性下探索配额的精确可达遗憾前沿，并提出估计-求解-跟踪策略以达所有帕累托最优。\n
2026-10-06 cs.GT cs.LG stat.ML
Improved Lower Bounds for Truthful Scheduling
在Nisan和Ronen的开创性论文“机器人机制设计“中，介绍了通过真实机制调度不相关机器以最小化最大完工时间的问题。Nisan和Ronen表明，存在一种真实机制，它提供了近似比率$\min(m,n)$，其中$n$是机器的数量，$m$是作业的数量。他们还证明，没有任何真实的机制可以提供比$2$更好的近似比。此后，Christodoulou、Kotsoupias和Vidali将下界改进为$1 +\sqrt 2 \approx 2.41$，然后Kotsoupias和Vidali将其改进为$1+ϕ\approx 2.618$。最近，Giannakopoulos、Hammerl和Pocas将下界改进为$2.755$。本文对每个常数$δ>0$，进一步改进了对$3-δ$的界.请注意，即使机器和作业的数量很小，上限和下限之间也存在差距。特别地，已知的$1+\sqrt{2}$下限至少需要$3$机器和$5$作业。相比之下，我们显示了一个下界的$2.2055$，只使用$3$机器和$3$工作和下界的$1+\sqrt 2$，只使用$3$机器和$4$工作。对于两台机器和两个工作的情况下，我们展示了$2$的下界。两台机器和两个工作的类似界限以前是已知的，但只有通过复杂的证明，其特征在于所有真实的机制，在这种情况下提供一个有限的近似比，而我们的新证明使用一个简单而直接的方法。
2020-11-15 cs.GT
Mechanism Design in Max-Flows
本文研究玩家容量为私有信息的最大流博弈分配机制，证明无诚实核心选择机制并提出五个理想性质，指出夏普利值机制的不足后，提出满足所有性质的基于最小割的新机制。
2025-02-12 cs.GT econ.TH
A complete characterization of group-strategyproof mechanisms of cost-sharing
我们研究的问题，设计集团战略防护成本分担机制。玩家报告他们获得服务的出价，该机制决定哪些玩家将获得服务以及他们每个人将支付多少。我们确定三个条件：分配的\emph{Fence Monotonicity}、\emph{Stability}和平局打破规则的\emph{Validity}对于组策略防护是必要和充分的，而与成本函数无关。栅栏单调性仅对机制的支付进行限制，而稳定性仅对分配进行限制。因此，栅栏单调性特征组策略的防成本分担计划。最后，我们利用我们的结果证明了存在一族的成本函数，其中任何组策略防护机制具有无界的逼近比。
2010-01-12 cs.GT
Learning Bayesian Game Families, with Application to Mechanism Design
针对从数据学习博弈模型需为每个场景单独建模的问题，提出学习以单参与者类型为条件的中期贝叶斯博弈族模型，相比事前模型更可靠地近似均衡、支持参数外推，还能实现迭代机制设计。
2025-02-19 cs.GT
Prior-Independent Mechanisms for Scheduling
研究了在工件数量随机的假设下，具有不相关自私机器的最小完工时间问题。我们设计了简单的真实机制，在各种分布的假设下，提供恒定和亚对数近似预期的完工时间。我们的机制是先验独立的，因为它们不依赖于工作规模分布的知识。先前已经研究了收入最大化目标的先验独立近似机制[Dhangwatnotai，Roughgarden和Yan'10，Devanur，Hartline，Karlin和Nguyen'11，Roughgarden，Talgam-Cohen和Yan'12]。与我们的结果相反，在无先验设置中，没有真实的匿名确定性机制的完工时间目标可以提供一个次线性近似[Ashlagi，Dobzinski和Lavi'09]。
2013-05-02 cs.DS cs.GT
A deterministic truthful PTAS for scheduling related machines
相关机排序问题（$Q||C_{\max}$）是机械机制设计领域的重要问题之一。每台机器都由一个自私的代理人控制，她的价值可以通过一个参数来表达，她的{ \em速度}。与其他类似的问题相比，Archer和Tardos \cite{AT01}证明了一个最小化完工时间的算法可以真实地实现，尽管是在指数时间内。另一方面，如果我们忽略了博弈论问题，问题的复杂性已经完全解决了-该问题是强NP-困难的，而存在PTAS \cite{HS88,ES04}。该问题是单参数算法机制设计中研究得最多的问题。它为探索真实性和有效计算之间的边界提供了一个很好的基础。自从Archer和Tardos的工作以来，已经提出了很多确定性和随机性机制。最近，一个突破性的结果\cite{DDDR08}表明，一个随机的真实PTAS存在。另一方面，对于确定性的情况，已知的最佳近似因子是2.8 \cite{Kov05,Kov07}。是否存在确定性的真PTAS，或者真性是否对问题的计算复杂性有本质的负面影响，这一直是一个主要的开放问题。在本文中，我们给出了一个明确的答案，这个重要的问题，通过提供一个真实的{ \em确定性} PTAS。
2009-07-17 cs.GT
A Truthful Mechanism for Offline Ad Slot Scheduling
我们认为“离线广告位调度”的问题，广告客户必须安排在一段时间内的“赞助搜索”插槽。广告客户指定预算约束，以及每次点击的最大成本，并且不能被分配给特定搜索的一个以上的插槽。我们给出了一个真实的机制下的实用模型，投标人试图最大限度地提高他们的点击，受到他们的个人约束。此外，我们表明，收入最大化的机制是不真实的，但有一个纳什均衡的结果是相同的，我们的机制。据我们所知，这是第一次对赞助搜索进行处理，直接将多个插槽和预算限制纳入激励分析。我们的机制采用了下降价格拍卖，保持一定的机器调度问题的解决方案，其工作长度取决于价格，因此是可变的拍卖。当能够负担该价格的一组出价者恰好打包成一个广告位块时，价格停止，此时该机制分配该块并在剩余的广告位上继续。为了证明我们的收入最大化机制的均衡结果，我们首先表明，一个贪心算法足以解决收入最大化的线性规划，然后，我们使用这种洞察力来证明，在我们的机制的同一块中分配的投标人没有激励偏离投标该块的固定价格。
2008-01-18 cs.DS cs.GT
Exact Price of Anarchy for Weighted Congestion Games with Two Players
本文给出了一个完整的分析，最坏情况下的均衡的各种版本的加权拥塞游戏有两个球员和仿射成本函数。结果是精确的无政府状态的无政府代价界限，它是两个玩家权重的参数，并准确地建立了游戏的原语如何进入均衡的质量。有趣的是，一些最坏的情况是当球员的体重只有轻微的差异。我们的研究结果还表明，在所有情况下，顺序游戏提高了无政府状态的无政府代价，然而，这种效果随着玩家权重差异的增加而消失。方法上，我们获得精确的无政府代价边界的对偶为基础的证明机制，基于一个紧凑的线性规划公式，计算最坏情况下的情况。这种机制产生基于对偶的最优性证书，最终可以变成纯代数证明。
2022-03-03 cs.DM cs.GT
Differentially Private Games via Payoff Perturbation
在本文中，我们研究了网络游戏中的球员参与信息聚合过程受差分隐私要求球员的支付功能。我们提出了一个拉普拉斯线性二次函数扰动机制，该机制用线性二次函数扰动参与者的支付函数，其系数由截断拉普拉斯分布产生。对于单调的游戏，我们表明，LLQFP机制保持的扰动支付函数和产生一个扰动NE的距离从原来的NE是有界的和可调的拉普拉斯参数调整的PURPOSE属性。我们专注于线性二次游戏，这是一个基本类型的网络游戏，玩家的收益是线性二次函数，并推导出明确的条件如何LLQFP机制，确保差分隐私与给定的隐私预算。最后，数值例子验证了LLQFP机制的优点。
2023-03-14 cs.CR cs.GT
Truthful Online Scheduling with Commitments
我们研究在线机制抢占调度的最后期限，目标是最大化的总价值完成的工作。这个问题是最后期限感知云调度的基础，但即使对于没有激励约束的算法问题，也有很强的下限。然而，这些下限可以在最后期限松弛的自然假设下规避，即，作业大小与其执行时间窗口之间的比率存在一个有保证的下限$s > 1$。在给定松弛度$s > 1$的情况下，我们构造了一个具有恒定竞争比的真实调度机制.此外，我们表明，如果$s$是足够大的，那么我们可以构建一个机制，也满足承诺属性：它可以确定是否一个工作将完成，如果是这样，以及在每个工作的最后期限之前所需的付款。这是值得注意的，因为在实践中，具有严格截止日期的用户可能发现仅仅在非常接近他们的截止日期时他们的工作被拒绝是不可接受的。
2015-07-02 cs.DS cs.GT
Incentive-Compatible Kidney Exchange in a Slightly Semi-Random Model
出于肾脏交换的动机，我们研究了以下机制设计问题：在有向图（患者-供体对之间的移植相容性）上，该机制必须选择一个简单的路径（移植链），从一个杰出的顶点（利他主义的供体）开始，使得该路径的总长度尽可能大（最大数量的患者接受肾脏）。然而，该机制不具有对图的直接存取。相反，顶点被划分到多个参与者（医院），每个参与者向机制报告她的顶点的子集。特别地，玩家可以策略性地省略顶点以增加她的顶点中有多少位于由该机制返回的路径上。我们的目标是找到机制，限制这种操纵的动机，同时产生长的路径。不幸的是，在最坏的情况下，与整体最长路径竞争是不可能的，同时激励（近似）真实性，即，要求隐藏节点不能增加玩家的效用超过$1 + o(1)$的因子。因此，我们采用半随机模型，其中少量（$o(n)$）随机边缘被添加到最坏情况的实例。虽然它仍然是不可能的真实的机制，以竞争的整体最长的路径，我们给出了一个真实的机制，竞争一个较弱的，但不平凡的基准：任何路径的长度，其子路径在每个球员有一个最小的平均长度。事实上，我们的机制满足了更强的真实性概念，我们称之为匹配时间激励相容性。这个真实性的概念要求每个参与者不仅要如实地报告她的节点，而且不要在她的任何节点上停止返回的路径，以便将其转移到她自己的子图中的延续。
2021-06-21 cs.GT econ.TH
Bidding Mechanisms in Graph Games
在图上的双人游戏中，玩家在图中移动令牌以产生无限路径，这决定了游戏的赢家或收益。我们研究{ \em投标游戏}，其中玩家投标移动令牌的权利。以前研究过几种投标规则。在{ \em Richman}出价中，在每一轮中，玩家同时提交出价，出价较高的玩家移动代币并向另一个玩家支付。{ \em Poorman}出价与此类似，只是出价的获胜者支付“银行”而不是其他玩家。{ \em Taxman}出价范围介于Richman和Poorman出价之间。它们由常数$τ\in [0,1]$参数化：获胜出价的部分$τ$支付给另一个玩家，部分$1-τ$支付给银行。我们提出，第一次，结果{ \em无限持续时间} taxman游戏。我们最有趣的结果涉及定量taxman游戏，即{ \em平均支付}游戏，其中poorman和Richman出价不同。这些游戏中的一个中心量是两个玩家的初始预算之间的{ \em比率}。在Poorman平均收益博弈中，参与人所能保证的最优收益取决于初始比率，而在Richman竞价博弈中，参与人所能保证的最优收益仅取决于博弈结构。在这两个游戏中，最优收益可以通过使用{ \em random-turn based}游戏的（不同的）概率连接来找到，在每一轮游戏中，掷硬币来确定哪个玩家移动。Richman出价的收益等于使用无偏见硬币的随机回合游戏的收益，而Poorman出价则根据初始预算比率对硬币进…
2019-05-09 cs.GT cs.LO
Incentive Compatibility in Two-Stage Repeated Stochastic Games
我们解决了两阶段重复随机博弈的机制设计问题-一种新的设置，使用它可以很容易地模拟下一代电力市场中出现的许多问题。重复游戏为玩家提供了一大类策略，使玩家的行动适应所有过去的观察和从中获得的推论。在其他情况下，如迭代拍卖或动态博弈，这种大的策略空间表现出来，它通常有一个重要的含义，机制设计：它可能是不可能获得真相告诉作为一个占优策略均衡。因此，在这样的场景中，通常只满足于使讲真话成为纳什均衡或其变体的机制，即使纳什均衡已知是真实世界行为的差模型。这是由于每个参与者都必须对其他参与者的行为做出过于具体的假设，以采用他们的纳什均衡策略，而他们可能不会这样做。一般来说，均衡中的投机负担越小，它对现实世界行为的建模就越合理。在这一准则的指导下，我们引入了一个新的均衡概念，称为占优策略非破产均衡（DNBE），它要求参与者对其他参与者的行为做出很少的假设，以采用他们的均衡策略。因此，一种机制，使讲真话的DNBE，而不是只有一个纳什均衡可能是相当有效的塑造现实世界的行为沿着真理的路线。我们提出了一个两阶段重复随机博弈的机制，使讲真话的占优策略非破产均衡。该机制还保证了个体理性和社会福利最大化。最后，我们描述了一个应用程序的机制，设计需求响应市场。
2022-10-19 cs.GT econ.TH
On Scheduling Mechanisms Beyond the Worst Case
University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学）；University of Southampton（南安普顿大学）
自算法机制设计\cite{NR99}诞生以来，调度无关机器的问题一直在研究。这是一个资源分配问题，需要将$m$任务分配给$n$机器执行。机器被认为是策略代理人，他们可能会对自己的执行成本撒谎，以最大限度地减少分配给他们的工作量。为了解决货币支付不是补偿机器成本的一种选择的情况，\citeauthor{DBLP:journals/mst/Koutsoupias14} [2014]分别设计了两种\textit{truthful}机制K和P，以实现$\frac{n+1}{2}$和$n$的近似比率，以实现社会成本最小化。此外，没有一种真实的机制可以实现比$\frac{n+1}{2}$更好的近似比。因此，机制K是最优的。虽然近似比提供了一个强大的最坏情况下的保证，它也限制了我们对各种输入的机制性能的全面理解。本文研究了这两种调度机制超出了最坏的情况。我们首先表明，机制K实现了一个较小的社会成本比机制P的每一个输入。也就是说，机制K是逐点优于机制P。接下来，对于每个任务$j$，当机器的执行成本$t_i^j$是独立和相同的任务特定的分布$F^j(t)$，我们表明，平均情况下的近似比机制K收敛到一个常数。这个界对于机制K是紧的。为了更好地理解这个依赖于分布的常数，一方面，我们估计它的值插入几个常见的分布，另一方面，我们表明，这种收敛的界限，提高了一个已知的界\cite{DBLP:conf/aaai…
2022-04-20 cs.AI cs.GT cs.MA
Truth and Regret in Online Scheduling
University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校）；Microsoft Research（微软研究院）；Cornell University（康奈尔大学）
我们考虑一个调度问题，云服务提供商有多个单位的资源随着时间的推移。自私的客户端提交作业，每个作业都有到达时间、截止日期、长度和价值。服务提供商的目标是实现一个真实的在线机制调度作业，以最大限度地提高社会福利的时间表。最近的工作表明，在随机假设下，就业到达，有一个单参数家庭的机制，实现接近最优的社会福利。我们表明，任何这样的家庭接近最优的在线机制，存在一个在线机制，在最坏的情况下，执行以及最好的给定的机制。我们的机制是真实的，只要在给定的家庭中的机制是真实的和及时的，并实现最佳（在恒定因素）的遗憾。我们模拟的问题，对一个家庭的在线调度机制的学习专家的意见。一个主要的挑战是，我们所做的任何调度决策不仅会影响当前步骤的收益，还会影响未来步骤的资源可用性和收益。此外，从一个算法（a.k.a.专家）到另一个算法是具有挑战性的，因为它需要与后者算法的状态同步，也因为它影响算法的激励结构。我们进一步展示了如何适应我们的算法，以非千里眼设置工作长度是未知的，直到工作运行完成。再一次，在这种情况下，我们获得了真实性以及渐进最优的遗憾（在多对数因子内）。
2017-03-01 cs.AI cs.DS cs.GT
Jump-starting coordination in a stag hunt: Motivation, mechanisms, and their analysis
猎鹿（或保证博弈）是一个简单的博弈，被用作各种社会协调问题（从社会契约到技术标准的采用）的原型。参与者可以选择使用一个优势合作策略，其收益取决于其他参与者的选择，或者使用一个劣势策略，其收益与其他参与者的行为无关;如果有足够多的其他参与者不合作，合作策略可能会招致损失。猎鹿有两个（严格的）纯纳什均衡，即普遍合作和普遍背叛（以及低预测值的混合均衡）。劣（纯）均衡的选择被称为协调失败。在本文中，我们提出并分析了使用博弈论的技术机制，旨在避免协调失败，而不是刺激选择的优势均衡。我们的分析是基于解决方案的概念，纳什均衡，优势的可解性，以及形式化的概念“增量可部署性”，这是非常相关的水槽均衡。
2016-01-13 cs.GT cs.NI
